package company.rapacity;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Scanner;
import java.util.TreeMap;
import java.util.stream.Collectors;

/**
 * 621. 任务调度器
 * 给你一个用字符数组 tasks 表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中每个字母表示一种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行，并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。在任何一个单位时间，CPU 可以完成一个任务，或者处于待命状态。
 * <p>
 * 然而，两个 相同种类 的任务之间必须有长度为整数 n 的冷却时间，因此至少有连续 n 个单位时间内 CPU 在执行不同的任务，或者在待命状态。
 * <p>
 * 你需要计算完成所有任务所需要的 最短时间 。
 * <p>
 *  
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 2
 * 输出：8
 * 解释：A -> B -> (待命) -> A -> B -> (待命) -> A -> B
 * 在本示例中，两个相同类型任务之间必须间隔长度为 n = 2 的冷却时间，而执行一个任务只需要一个单位时间，所以中间出现了（待命）状态。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：tasks = ["A","A","A","B","B","B"], n = 0
 * 输出：6
 * 解释：在这种情况下，任何大小为 6 的排列都可以满足要求，因为 n = 0
 * ["A","A","A","B","B","B"]
 * ["A","B","A","B","A","B"]
 * ["B","B","B","A","A","A"]
 * ...
 * 诸如此类
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：tasks = ["A","A","A","A","A","A","B","C","D","E","F","G"], n = 2
 * 输出：16
 * 解释：一种可能的解决方案是：
 * A -> B -> C -> A -> D -> E -> A -> F -> G -> A -> (待命) -> (待命) -> A -> (待命) -> (待命) -> A
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode.cn/problems/task-scheduler
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 */
public class LeastInterval621 {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        String task = sc.nextLine();
        char[] chars = task.toCharArray();
        int time = sc.nextInt();
        System.out.println(leastInterval(chars, time));
    }

    public static int leastInterval(char[] tasks, int n) {
        int wordNum = tasks.length;

        // 如果冷却时间为0，那么总消费时间为字目个数
        if (n == 0) {
            return wordNum;
        }

        // 统计每个字母的个数
        Map<Character, Integer> reverseMap = new TreeMap<>();
        Map<Character, Integer> map = new TreeMap<>();
        for (char task : tasks) {
            map.put(task, map.getOrDefault(task, 0) + 1);
            reverseMap.put(task, map.get(task));
        }

        // 计算总时间
        int totalTime = wordNum;
        LinkedHashMap<Character, Integer> collect1 = map.entrySet().stream().sorted((entry1, entry2) -> {
            return entry2.getValue() - entry1.getValue();
        }).collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> oldValue, LinkedHashMap::new));

        for (Character task : collect1.keySet()) {
            Integer integer = collect1.get(task);
            if (integer > 1) {
                // 计算加上冷却时间
                totalTime += n * (integer - 1);

                // 计算减掉冷却时间期间能够执行同任务的时间
                reverseMap.remove(task);
                for (int m = 0; m < integer - 1; m++) {
                    LinkedHashMap<Character, Integer> collect = reverseMap.entrySet().stream().sorted((entry1, entry2) -> {
                        return entry2.getValue() - entry1.getValue();
                    }).collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (oldValue, newValue) -> oldValue, LinkedHashMap::new));
                    int k = 0;
                    for (Character key : collect.keySet()) {
                        Integer value = reverseMap.get(key);
                        if (value > 0 && k < n) {
                            reverseMap.put(key, --value);
                            collect1.put(key, reverseMap.get(key));
                            totalTime -= 1;
                            k++;
                        }
                        if (k == n) {
                            break;
                        }
                    }
                }
            }
        }
        return totalTime;
    }
}

